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面向遥感技术领域两期高分辨率遥感影像变化检测方法

摘要

一种面向遥感技术领域两期高分辨率遥感影像变化检测方法,通过基础特征提取网络将一对待测遥感影像输入双路神经网络并分别提取出特征图,然后通过双路神经网络中的特征金字塔结构以通道数拼接的方式融合得到包含两层特征图的语义信息的特征融合图,对拼接后得到特征差异图进行影像分割后将分割结果融合得到分割轮廓结果。本发明将图像块(Patch)级相似度检测与像素(Pixel)级的多尺度分割相结合,构建双路神经网络(PPCNET,Patch‑level and Pixel‑level Combined Network),融合块级与像素级的变化检测方式,提高了变化检测的精度以及检测速度,同时避免了噪声影响,适合高分辨率遥感影像的变化检测。

著录项

  • 公开/公告号CN110263705A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学;

    申请/专利号CN201910529049.9

  • 申请日2019-06-19

  • 分类号

  • 代理机构上海交达专利事务所;

  • 代理人王毓理

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2024-02-19 14:26:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190619

    实质审查的生效

  • 2019-09-20

    公开

    公开

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